온라인 주식 거래 시스템의 설계 및 구현

멀티 에이전트 주식 거래 시스템의 설계 및 구현

Geylani Kardas,

모하 람 챌린저,

Ege University, Bornova, Izmir, Turkey이 저자의 더 많은 논문 검색.

Suleyman Yildirim,

Ege University, Bornova, Izmir, Turkey이 저자의 더 많은 논문 검색.

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처음 게시 : 2011 년 10 월 20 일 전체 발행일 DOI : 10.1002 / spe.1137 인용문보기 / 저장 인용 (CrossRef) : 5 기사 업데이트를 확인하십시오.

Geileani Kardas, Ege University, 35100, Bornova, Izmir, Turkey의 국제 컴퓨터 연구소.

주식 거래는 경제의 주요 항목 중 하나이며 그 행동을 평가하고 그것에 대한 최선의 결정을하는 것이 가장 어려운 이슈 중 하나입니다. 이러한 과제에 대처하기 위해 지능형 에이전트 시스템을 기반으로 한 솔루션이 제안됩니다. 멀티 에이전트 시스템 (MAS)의 에이전트는 공통의 목표를 공유하거나 자신의 이익을 추구 할 수 있습니다. MAS의 성격은 자유 시장 경제의 요구 사항에 정확하게 부합합니다. 기존 연구에는 에이전트 기반 시장 시뮬레이션에 대한 주목할만한 제안이 포함되어 있지만 연구원은 에이전트 기반 증권 거래 시스템의 이론적 설계 문제를 논의하지만 유감스럽게도 소수의 연구 만이 소프트웨어 엔지니어링 관점에서 멀티 에이전트 주식 거래 시스템의 정확한 개발 및 구현을 고려하고 있으며 처음부터 그러한 소프트웨어 시스템을 구축하기위한 소프트웨어 엔지니어를 안내합니다. 이러한 차이를 보완하기 위해 본고에서는 잘 정의 된 에이전트 지향 소프트웨어 엔지니어링 방법론에 따라 소프트웨어 설계를 고려하고 널리 사용되는 MAS 소프트웨어 개발 프레임 워크를 사용하여 멀티 에이전트 기반 증권 거래 시스템의 개발에 대해 논의합니다. 시스템의 각 참가자는 먼저 신념 및 욕구 & 의도가있는 에이전트에게 사실, 목표 및 계획을 제시 한 후 설계된 에이전트의 의도 및 추론을 구현합니다. 소프트웨어 엔지니어링 관점에서 설계 및 개발 과정에서 얻은 교훈과 구현 된 다중 에이전트 증권 거래 시스템 평가도보고됩니다. 저작권 및 사본; 2011 John Wiley & amp; Sons, Ltd.

기사 정보.

사용 가능한 형식.

저작권 및 사본; 2011 John Wiley & amp; Sons, Ltd.

소프트웨어 에이전트; 에이전트 지향 소프트웨어 공학; 주식 거래; 신념 - 욕망 - 의도.

간행물 역사.

온라인 발행 : 2011 년 9 월 5 일 원고 접수 일자 : 2011 년 9 월 19 일 원고 접수일 : 2011 년 9 월 16 일 원고 접수 : 2011 년 1 월 31 일.

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인용 문헌.

인용 횟수 : 5.

1 Moharram Challenger, Geylani Kardas, Bedir Tekinerdogan, 다중 에이전트 시스템을위한 도메인 특정 모델링 언어 환경 평가에 대한 체계적인 접근 방법, Software Quality Journal, 2016, 24, 3, 755 CrossRef 2 David Isern, Antonio Moreno, 체계적인 문학 검토 Medical Systems 저널, 2016, 40, 2 CrossRef 3 Moharram Challenger, Marjan Mernik, Geylani Kardas, Toma & # x17; Kosar, 다중 에이전트 시스템의 개발을위한 선언적 사양, Computer Standards & amp; 인터페이스, 2016, 43, 91 CrossRef 4 L. Egorova, 가격 결정자, Proteia Computer Science, 2014, 31, 133에 대한 다양한 거래 전략의 효과 CrossRef 5 Moharram Challenger, Sebla Demirkol, Sinem Getir, Marjan Mernik, Geylani Kardas, # x17e; Kosar, 멀티 에이전트 시스템 개발에 도메인 특정 모델링 언어 사용시, 인공 지능 공학 응용 프로그램, 2014, 28, 111 CrossRef.

저작권 및 사본; 1999 - 2017 John Wiley & amp; Sons, Inc. 판권 소유.

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함께 작동하는 여러 거래 알고리즘.

우리의 퀀트 트레이딩 방법론은 자동 트레이딩 계좌를보다 다양 화하기 위해 여러 가지 알 고 트레이딩 전략을 사용합니다. 거래 전략 디자인 방법 페이지를 방문하여 자세한 내용을 확인하십시오.

Bear & amp; 황소 시장.

우리가 생각하기에 실제로 작동하는 알고리즘 트레이딩 시스템을 개발하는 열쇠는 여러 가지 시장 조건을 설명하는 것입니다. 언제든지 시장은 황소에서 시장을 앗아 갈 수 있습니다. 시장 방향에 의존하지 않는 자세를 취함으로써 우리는 Bull & amp; 시장 상황을 이겨내 라.

완전 자동화 된 거래 시스템.

자동 실행 브로커를 사용하여 알고리즘 소프트웨어를 자동 거래 할 수 있습니다 (최선의 노력으로). 우리는 당신이 선택할 수있는 여러 중개인이 있습니다. 자동 거래 시스템을 사용하여 거래에서 감정적 인 결정을 제거하십시오.

알고리즘 트레이딩이 작동합니까?

OEC 중개인 응용 프로그램을 사용하여 양적 거래 알고리즘의 일일 진행 상황을 추적하십시오. 또한 NFA 등록 회사에서 매일 진술을 받게됩니다. 각 거래를 매일 닫을 때 게시하는 거래 목록과 비교할 수 있습니다. 모든 알고리즘 거래 예가 게시됩니다. 전체 거래 목록은 거래하는 시스템의 알고리즘 거래 페이지를 방문하면 볼 수 있습니다. 라이브 계정의 일부 진술을보고 싶습니까? 실시간 반품 & amp; 문장 페이지.

복수 퀀트 트레이딩 전략.

우리의 양적 거래 시스템은 사용 된 예측 알고리즘에 따라 다른 기대치를 가지고 있습니다. 우리의 자동화 된 트레이딩 시스템은 스윙 거래, 당일 거래, 철 콘도 & amp; 통화료. 이 100 % 퀀텀 전략은 기술 지표 및 패턴 인식 알고리즘만을 기반으로합니다.

우리의 자동화 된 트레이딩 소프트웨어는 트레이딩에서 당신의 감정을 제거하도록 도와줍니다.

다중 거래 알고리즘은 더 큰 알고리즘 거래 시스템의 일부로 거래됩니다.

각 알고리즘 트레이딩 전략에는 다양한 강점과 약점이 있습니다. 그들의 강점과 약점은 세 가지 잠재적 시장 상태, 즉 Strong Up, Sideways & amp; 아래로 움직이는 시장. 재무 분석 기법이 하향 이동 시장에서 탁월한 반면 철 콘돔 거래 전략은 옆으로 움직이는 시장에서 우월합니다. 백 테스트를 기반으로하는 운동량 알고리즘은 이동하는 시장에서 잘 수행 될 것으로 예상됩니다. 제공되는 각 거래 알고리즘이 리드 개발자에 의해 검토되는 다음 동영상 컬렉션을 확인하십시오. 각 거래 알 고의 장점은 약점과 함께 검토됩니다.

다양한 유형의 거래 전략이 자동화 된 트레이딩 소프트웨어에 사용됩니다.

일 무역은 & amp; 같은 날 스윙 거래는 S & amp; P 500 지수가 중기 적으로 높아지거나 낮아질 것이라는 기대에 근거하여 장기 거래가 이루어질 것입니다. 옵션 거래는 선물에 대한 S & P 500 Weekly 옵션에 표시되며 일반적으로 월요일에 입력하고 금요일 만료까지 보유합니다.

스윙 트레이딩 전략.

다음 스윙 트레이딩 전략은 S & P 500 Emini Futures (ES) 및 10 년 메모 (TY)에 방향성 거래를 배치합니다. 이들은 우리의 시장 예측 알고리즘이 기대하는 장기 추세를 활용하기 위해 제공되는 자동 거래 시스템에 사용됩니다.

선물 스윙 트레이딩 전략 # 1 : 모멘텀 스윙 트레이딩 알고리즘.

Momentum Swing Trading Strategy는 Emini S & P Futures에서 중간 기간의 움직임이 더 높다는 것을 시사하는 시장 조건을 이용하여 거래를 진행합니다. 이 거래 알고리즘은 우리의 자동화 된 거래 시스템 모두에서 사용됩니다 : S & amp; P Crusher v2 & amp; 스윙 트레이더.

선물 스윙 트레이딩 전략 # 2 : 10 년 재무부 노트 알고리즘.

Treasury Note (TY) Trading Strategy 장소는 10 년 메모 (TY)에 거래를 선회합니다. TY는 일반적으로 더 넓은 시장과 역으로 움직이기 때문에이 전략은 S & P 500을 단락시키는 것과 유사한 스윙 거래를 창출합니다. 이 T-Note 알고리즘은 하락하는 시장 상황에 대해 긍정적 인 기대를합니다. 이 거래 알고리즘은 우리의 자동화 된 거래 시스템 모두에서 사용됩니다 : S & amp; P Crusher v2 & amp; 스윙 트레이더.

데이 트레이딩 전략.

다음날 거래 전략은 S & P 500 Emini Futures (ES)에 하루 거래를합니다. 그들은 주식 시장이 개장 한 후 처음 20 분 동안 거의 항상 거래를 시작하고 시장이 닫히기 전에 빠져 나올 것입니다. 꽉 막힌 곳은 항상 활용됩니다.

선물 거래 전략 # 1 : 주간 단시간 알고리즘.

Short Day Trading Strategy는 Emini S & P Futures에서 하루 아침에 시장이 약세를 보일 때 거래합니다. 이 거래 전략은 S & amp; P Crusher v2 자동 거래 시스템에서 활용됩니다.

선물 데이 트레이딩 전략 # 2 : 브레이크 아웃 데이 트레이딩 알고리즘.

브레이크 아웃 데이 트레이딩 전략 (Breakout Day Trading Strategy)은 아침에 시장이 강세를 보일 때 Emini-S & P 선물 시장에서 거래합니다. 이 선물 거래 전략은 S & amp; P Crusher v2 자동 거래 시스템에서 사용됩니다.

선물 거래 전략 # 3 : 모닝 갭 데이 거래 알고리즘.

모닝 갭 데이 트레이딩 전략은 시장이 큰 격차를 보일 때 단기적 약세가 뒤따를 때 Emini S & amp; P 선물 시장에 단기 트레이딩을 제공합니다. 이 거래 전략은 S & amp; P Crusher v2 자동 거래 시스템에서 활용됩니다.

옵션 거래 전략.

다음 옵션 거래 전략은 S & P 500 Emini 주간 옵션 (ES)에 대한 프리미엄을 수집합니다. 그들은 우리의 S & amp; P Crusher v2에서 옆으로, 아래로 & amp; 상승하는 시장 상황. 알고리즘 트레이딩 전략을 통한 트레이딩 옵션의 한 가지 이점은 자동 실행 브로커 중 하나를 사용하는 자동화 된 트레이딩 환경에서 지원된다는 것입니다.

옵션 거래 전략 # 1 : 철 콘도르 거래 알고리즘.

Iron Condor 옵션 트레이딩 전략은 거래 당 승리율에 대해 더 높은 테스트를 거치거나 Iron Condors를 판매하여 S & amp; P 500 Emini Futures에서 프리미엄을 수집하기를 원하는 개인에게 이상적입니다. 우리의 알고리즘이 시장 조건을 횡 방향 또는 상향으로 바꿀 것으로 예상 할 때이 시스템은 Iron Condor 거래를 생성합니다. 이 전략은 자동화 된 거래 시스템 중 하나 인 S & amp; P Crusher v2에서 사용됩니다.

옵션 트레이딩 전략 # 2 : 커버 된 콜 옵션 알고리즘.

커버 드 콜 옵션 트레이딩 전략은 장기 모멘텀 알고리즘에 대한 모멘텀 알고리즘에 대한 보상 된 통화를 판매하여 프리미엄을 모으고 시장이 모멘텀 알고리즘 포지션에 대비하여 손실을 최소화하도록 도와줍니다. S & amp; P Crusher & amp; P의 경우와 마찬가지로 Momentum Swing Trading Algorithm으로 거래하면 ES / TY Futures Trading Systems의 경우, 이는 커버 된 콜 포지션을 생성합니다. 약세 트레이더 트레이딩 시스템에서 거래 될 때 통화는 보상없이 팔리고 따라서 알몸입니다. 두 경우 모두 & ndash; 알고리즘으로 서서 & ndash; 그것은 옆으로 그리고 아래로 움직이는 시장 조건에서 잘 수행합니다. 이 전략은 자동화 된 거래 시스템 중 하나 인 S & amp; P Crusher v2에서 사용됩니다.

이러한 각각의 거래 전략은 독립적으로 거래 될 수 있지만, 광범위한 거래 알고리즘 모음에서 가장 잘 거래됩니다. 스윙 트레이더 (Swing Trader)와 같은 자동화 된 트레이딩 시스템 (Automated Trading System)에서 볼 수 있습니다.

실제로 작동하는 거래 알고리즘?

이 알고리즘 거래 비디오 시리즈는 고객이 매주 각 거래의 세부 사항을 볼 수 있도록 수행됩니다. 다음과 같은 알고리즘 거래 동영상을보고 거래 알고리즘이 어떻게 수행되는지 실시간으로 확인하십시오. AlgorithmicTrading Reviews & amp; 다른 사람들이 우리에 대해 무엇을 말하고 있는지 보려면 Press Releases 페이지를 방문하십시오.

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다른 기술 거래 기법에서 알고리즘 거래를 구분하는 것은 무엇입니까?

요즘은 모든 사람이 기술 거래 기법에 대한 의견을 갖고있는 것처럼 보입니다. 헤드 & amp; 어깨 패턴, MACD 완고한 십자가, VWAP Divergences, 목록은 계속됩니다. 이 비디오 블로그에서 리드 설계 엔지니어는 온라인에서 발견되는 거래 전략의 몇 가지 예를 분석합니다. 그는 트레이딩 팁을 받아 코드를 작성하고 간단한 백 테스트를 실행하여 실제 효과를 확인합니다. 초기 결과를 분석 한 후 거래에 대한 정량적 접근 방식으로 초기 결과를 개선 할 수 있는지 확인하기 위해 코드를 최적화합니다. 알고리즘 거래를 처음 접한다면이 비디오 블로그는 매우 흥미로울 것입니다. 우리 디자이너는 유한 상태 기계를 사용하여 이러한 기본적인 거래 정보를 코딩합니다. 알고리즘 트레이딩은 전통적인 기술 트레이딩과 어떻게 다른가요? 간단히 말해, 알고리즘 트레이딩은 정밀도가 필요하며 제한이있는 역 테스트를 기반으로 알고리즘 잠재력에 대한 창을 제공합니다.

무료 알고리즘 트레이딩 자습서 및 amp; 어떻게 비디오로?

알고리즘 트레이딩에 대한 리드 디자이너의 여러 교육 비디오 프레젠테이션을 통해 Quant Trading Design Methodology 및 Algorithmic Trading Tutorial을 다루는 비디오를 포함하십시오. 이 거래 전략 비디오는 알고리즘 거래 코딩 예제를 제공하고 정량 분석을 사용하여 시장을 거래하는 우리의 접근 방법을 소개합니다. 이 비디오에는 자동 거래가 이직에서 벗어나기 위해 여러 가지 이유가 있습니다. 교육 미디어의 전체 목록을 보려면 교육 트레이딩 비디오 페이지를 방문하십시오.

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여러 가지 자동 거래 실행 옵션을 사용할 수 있습니다.

당사의 거래 알고리즘은 NFA 등록 자동 실행 브로커 중 하나 (최선의 노력)를 사용하여 자동 실행되거나 MultiCharts 또는 Tradestation을 사용하여 자신의 PC에서 거래 될 수 있습니다.

FOX 그룹은 도시의 금융 중심부에 위치한 상징적 인 Chicago Board of Trade 건물에 위치한 독립적 인 중개 회사입니다. 그들은 NFA에 등록되어 있으며 최선의 노력으로 알고리즘을 자동으로 실행할 수 있습니다.

대화 형 중개인은 최선의 노력으로 알고리즘을 자동으로 실행할 수있는 NFA 등록 브로커입니다. 또한 캐나다 고객을 지원합니다.

자신의 PC에서 알고리즘을 실행하려면 MultiCharts가 자동 실행을 위해 선호되는 거래 소프트웨어 플랫폼입니다. 거래자에게 상당한 이점을 제공하고 경쟁 플랫폼에 비해 상당한 이점을 제공합니다. 고화질 차트 작성, 20 개 이상의 데이터 피드 및 10 개 이상의 브로커 지원, 동적 포트폴리오 레벨 전략 백 테스팅, EasyLanguage 지원, 대화 형 성능보고, 유전 최적화, 마켓 스캐너 및 데이터 재생 기능이 제공됩니다.

트레이드 스테이션은 고객이 자신의 커스텀 주식, 옵션 및 자산을 설계, 테스트, 최적화, 모니터링 및 자동화 할 수 있도록 활성화 된 상인 및 특정 기관 트레이더 시장에 제공되는 분석 소프트웨어 및 전자 거래 플랫폼으로 가장 잘 알려져 있습니다. 선물 거래 전략. Tradestation은 자신의 PC에서 알고리즘을 자동으로 거래하고자하는 개인에게 또 다른 옵션입니다.

알고리즘 트레이딩 시스템 요구 사항.

현재 소프트웨어 아키텍처에 관한 강의를 듣고 있습니다. 이 수업에서는 각 학생이 시스템을 선택하고 건축 요구 사항을 정의하며 이러한 요구 사항을 충족 할 수있는 솔루션을 설계합니다. 기술적 인 문제 때문에 그리고 금융 시장을 사랑하기 때문에 알고리즘 거래 시스템을 선택했습니다. 알고리즘 거래 시스템 (AT)은 계산 알고리즘을 사용하여 제출 결정 후 거래 결정, 주문 제출 및 주문 관리를 수행합니다. 최근 몇 년 동안 AT는 인기를 얻었으며 현재 국제 교류를 통해 거래되는 대부분의 거래를 설명합니다. 프로그래밍 된 거래와 알고리즘 거래는 구분됩니다. 프로그램 된 거래는 큰 시장 주문을 더 작은 주식으로 분해하는 것과 관련이 있습니다. 이 기사에서 프로그래밍 된 거래는 AT의 보안 요구 사항으로 간주됩니다.

알고리즘 트레이딩 시스템 도입.

일반적으로 말하자면, 소매 투자자, 독점 상인, 시장 제작자, 매수 측 기관 및 매도 측 기관의 5 가지 유형의 시장 참여자가 있습니다. AT는 독점적 인 구매 측 기관에서 가장 많이 사용되지만 역동적 인 변화를 보이고 있습니다. 알고리즘 서비스 거래 (ATAAS)는 알고리즘 투자를 소매 투자자가 이용할 수 있도록합니다 (부록 참조). 이 기사에서는 독점적 인 구매 측 기관에서 사용하는 AT의 아키텍처 요구 사항에 대해 설명합니다. 최상위 수준에서 AT는 세 가지 기능을 수행합니다. 즉, 거래 결정을 내리고, 거래 주문을 작성하며, 제출 후 해당 주문을 관리합니다. 이것들 아래에 더 많은 상세한 기능적 요구 사항들이 있으며, 그 중 일부는 아키텍처에 의해 만족 될 수 있습니다.

소프트웨어 아키텍처 소개.

많은 논쟁이 소프트웨어 아키텍처의 정의를 둘러싼 다. 이 기사의 맥락에서 소프트웨어 아키텍처는 사용자 기능을 제공하는 응용 프로그램 구성 요소를 지정, 배포 및 실행할 수있는 인프라로 정의됩니다. 소프트웨어 시스템은 기능적 및 비 기능적 요구 사항을 충족시켜야합니다. 기능 요구 사항은 시스템 구성 요소의 기능을 지정합니다. 비 기능 요구 사항은 시스템 성능을 측정하는 기준을 지정합니다. 기능적 요구 사항을 만족하는 소프트웨어 시스템은 여전히 ​​사용자 기대치를 충족시키지 못할 수 있습니다. 적시에 거래를 제출할 수있는 AT는 재정적 손실을 초래할 수 있습니다. 소프트웨어 아키텍처는 기본적으로 비 기능 요구 사항을 만족하는 인프라를 제공하며, 기능 요구 사항을 충족하는 구성 요소를 배포하고 실행할 수 있습니다. 따라서 알고리즘 거래 시스템 요구 사항은 기능적 요구 사항과 비 기능적 요구 사항으로 크게 나눌 수 있습니다.

기능 요구 사항.

'거래 의사 결정'최상위 요구 사항 아래에는 세 가지 고급 요구 사항이 있습니다.

시장 데이터 얻기 - 구조화 및 비정형 데이터를 다운로드, 필터링 및 저장합니다. 구조화 된 데이터에는 프로토콜을 사용하여 전송 된 로이터 또는 블룸버그의 실시간 시장 데이터가 포함됩니다. 고치다. 비정형 데이터에는 뉴스 및 소셜 미디어 데이터가 포함됩니다. 거래 전략 정의 - 새로운 거래 규칙 및 전략을 지정합니다. 거래 규칙은 지표, 부등식 및 숫자 값으로 구성됩니다. "PE 비"& lt; 10. 거래 규칙은 거래 전략을 정의하기위한 의사 결정 트리로 구성됩니다 (아래 그림 참조). 거래 전략에 따라 증권 분석 - 각 보안에 대해 데이터를 얻고 거래 전략을 통해 필터링하여 구매할 보안을 결정합니다. 또한 각 공개 포지션에 대해 매도 할 보안을 결정하십시오. 참고 :이 요구 사항은 다를 수 있습니다.

'거래 주문 생성'최상위 요구 사항 아래에는 두 가지 고급 요구 사항이 있습니다.

거래 정보를 얻으십시오 - 각 결정에 대해 보안 기호, 가격, 수량 등을 얻으십시오. 거래 주문 작성 - 각 결정에 대해 주문 유형을 지정하고 거래 정보를 추가하십시오. 장기, 단기, 시장, 한도, 중지 및 조건부의 6 가지 주문 유형이 있습니다.

'주문 관리'최상위 요구 사항 아래에는 세 가지 고급 요구 사항이 있습니다.

보류중인 주문 관리 - 각 주문에 대해 주문 확인, 확인 및 주문 확인 - 주문을 교환소, 다크 풀 또는 중개인에게 전달합니다. 제출 된 주문 관리 - 제출 된 각 주문의 상태를 추적하고 주문이 일치하면 열린 위치를 만듭니다. . 주문이 일치하지 않으면 주문을 중단하십시오.

이 다이어그램은 거래 전략을 거래 규칙의 의사 결정 트리로 정의 할 수있는 방법을 보여줍니다.

비 기능 요구 사항.

예를 들어 서로간에 교환되는 많은 비 기능 요구 사항이 있습니다. 성능 향상은 총 소유 비용 (TCO) 증가로 이어집니다. 비 기능적 알고리즘 거래 시스템 요구 사항에는 다음이 포함됩니다.

확장 성 - 시스템이 증가하거나 확장되는 작업 부하를 처리하고 수행 할 수있는 능력입니다. AT는 프로세스의 데이터 피드 수, 거래하는 교환 수 및 거래 할 수있는 증권의 수에 따라 확장 가능해야합니다. 성과 - 시스템이 수행하는 작업량과 작업에 필요한 시간 및 자원을 비교 한 것입니다. AT는 빠른 응답 시간 (시장으로 돌아 가기)과 높은 처리 및 네트워크 처리량을 가져야합니다. 수정 가능성 - 시스템을 쉽게 변경할 수 있습니다. AT는 쉽게 수정할 수있는 거래 전략 및 데이터 처리가 있어야합니다. 신뢰성 - 시스템이받은 입력에 대해 올바른 결과를 산출하기위한 정확성과 의존성입니다. AT의 오류 및 버그로 인해 막대한 손실과 벌금이 발생할 수 있으므로 안정성이 중요합니다. 이것에 대한 증거는 기사 수도의 전함을보십시오. 감사 기능 - 시스템을 감사 할 수있는 용이성입니다. 최근 AT & T의 건방진 사례가 감사 기관에 AT의 주목을 받았다. 따라서 재무, 컴플라이언스 및 IT 관점에서 감사 가능해야합니다. 보안 - 테러, 도난 또는 간첩과 같은 범죄 행위에 대한 조직의 안전성입니다. 거래 전략은 독점적이며 귀중한 지적 재산이기 때문에 반드시 확보해야합니다. 또한 AT를 사냥으로부터 보호하기 위해 프로그래밍 된 거래 전략을 사용하여 주문을 난독 화해야합니다. 내결함성 (Fault Tolerance) - 시스템이 오류 또는 실패 후에도 올바르게 작동 할 수있는 기능입니다. 이는 재무 적 손실을 피하기 위해 AT가 오류 발생 후에도 안정적이어야한다는 점을 제외하면 신뢰성과 유사합니다. 상호 운용성 (Interoperability) - 시스템이 다양한 범위의 관련 시스템에서 작동 할 수있는 용이성입니다. 이는 주문 관리 시스템, 포트폴리오 관리 시스템, 위험 관리 시스템, 회계 시스템, 심지어는 은행 시스템과의 인터페이스가 필요한 AT의 경우 중요합니다.

아키텍처 범위 개요.

아키텍처 범위는 기능적 및 비 기능적 요구 사항을 충족하기 위해 구성 요소에서 사용하는 아키텍처에서 지원하는 서비스 집합입니다. 이 아키텍처 범위에 대한 자세한 분석은 자세한 요구 사항 문서를 참조하십시오. 고급 수준에서 다음 서비스를 아키텍처에서 제공해야합니다.

다중 데이터 스트림, 관련없는 데이터에 대한 필터 및 임시 데이터 파티셔닝을 지원하는 수정 가능한 데이터 사전 처리 환경 다중 처리 장치 (클러스터), 실시간 성능 모니터링, 메시지 지향 통신 프레임 워크, 스케줄링을 지원하는 분산 처리 환경 시간적 데이터 집합, 로드 밸런싱 및 데이터 복제를 지원하는 메모리 (SAN) - 임시 데이터 집계, 연속 쿼리 및 로깅을 지원하는 SAN (저장 영역 네트워크) (감사 추적 용) 데이터 복구 (DR) 환경 - SAN 및 주문 관리 시스템 복제 구성 요소에 대한 표준 API를 제공하고 내부 및 외부 구성 요소를 서로 연결하는 통합 환경 - 동시 입력 스트림을 지원하는 주문 관리 시스템 , 수동 리던던시 및로드 밸런싱, 주문에 대한 ACID 기준, 감사 내역 및 복제본 cated 시스템 사용 환경 - 여러 사용자 프로필을 지원하고 완벽하게 관리되는 프론트 엔드를 알고리즘 거래 시스템에 노출합니다.

액세스 및 통합 요구 사항.

액세스 요구 사항은 사용자가 시스템 구성 요소에 액세스 할 수있는 방법을 설명합니다. 알고리즘 거래 시스템은 세 가지 인터페이스, 즉 새로운 거래 규칙, 거래 전략 및 데이터 소스를 정의하는 인터페이스, 시스템 관리자가 클러스터를 추가하고 아키텍처를 구성 할 수있는 백엔드 인터페이스. IT 통제 및 사용자 액세스 권한을 확인하기위한 읽기 전용 감사 인터페이스가 있습니다. 구성 요소와 외부 시스템을 통합하기위한 사전 요구 사항을 통합 요구 사항이라고합니다. 알고리즘 거래 시스템은 파일 기반 통합, 메시지 기반 통합 및 데이터베이스 통합을 지원해야합니다. 따라서 다음 요구 사항을 아키텍처에서 만족해야합니다.

데이터베이스 통합 - ODBC, JDBC, ADO 및 XQC 지원 파일 기반 통합 - CSV, XML 및 JSON 파일 지원 메시지 기반 통합 - FIX, FAST 및 FIXatdl 지원.

건축상의 제약.

파란색 점은 네트워크 대기 시간이 최소화 된 실제 위치를 표시하고 빨간색 점은 대규모 금융 거래의 실제 위치를 나타냅니다. 알고리즘 거래 시스템의 성능을 극대화하려면 네트워크 대기 시간을 최소화하는 위치에 시스템을 배치해야합니다. 출처 : MIT 공개 보도 자료 : dspace. mit. edu/handle/1721.1/6285.

아키텍처 제약은 구축되는 아키텍처의 성능을 제한하는 요소입니다. 여기서 언급 할 두 가지 제약은 물리적 네트워크 제약과 규제 제약입니다. 열악한 통신 네트워크로 인해 물리적 네트워크 제약이 시스템에 가해집니다. 이 제약 조건을 완화하려면 네트워크 대기 시간을 최소화해야하는 시스템을 구축해야합니다. 네트워크 제약을 완화하는 또 다른 방법은 알고리즘 거래 시스템을 시장 거래소와 함께 배치하는 것입니다. 이미 말한 바에 따르면, 공동 위치 결정은 추가 처리 및 공간 제약을 도입합니다.

규제의 제약은 법과 규정을 통해 도입됩니다. 알고리즘 트레이딩 시스템은 2010 년 플래시 충돌 이후 더 많이 규제되고 있기 때문에 알고리즘 트레이딩 시스템의 설계 및 구현에서 점점 더 중요한 요소입니다. 일반적으로 AT는 시스템 준수 및 무결성 (SCI), EMEA 알고리즘 트레이딩 시스템 지침, ISO 9000 알고리즘 거래 표준 (AT9000) 및 국제 재무보고 표준 (IFRS)에 관한 SEC의 규칙을 준수해야합니다. .

결론.

알고리즘 트레이딩 시스템 아키텍처는 시스템에서 기대되는 엄격한 비 기능 요구 사항과 자동화 된 거래를 규제하는 광범위한 규제 및 규정 준수 요구 사항으로 인해 복잡합니다. 이러한 복잡성으로 인해 시스템 아키텍처의 설계 및 구현을 신중하게 고려해야합니다. 오픈 소스 알고리즘 거래 아키텍처를 설계 할 때 이러한 시스템을 설계 할 때 종종 간과되는 아키텍처 요구 사항을 지적하고자합니다. 이 문서에서 확인 된 요구 사항은 완벽하지 않으며 필연적으로 시간이 지남에 따라 발전 할 것입니다. 이 기사의 두 번째 기사에서는 위에서 언급 한 요구 사항을 충족하는 소프트웨어 아키텍처에 대한 설계를 포함합니다. 알고리즘 거래에 대한 자세한 내용은 언제든지 저에게 연락하십시오.

보고서 사본을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오. 출처 전체 목록은 보고서를 참조하십시오.

ATAAS 서비스 제공 업체는 다음을 포함하지만 이에 국한되지 않습니다.

Quantopian - 사용자는 Python으로 양적 거래 전략을 정의하고이를 다시 테스트 할 수 있습니다. 사용자는 실제 시장에서 이러한 전략을 실행할 수도 있습니다. Quantopian은 최근에 그들의 서비스를 확장하기 위해 670 만 달러의 투자를 받았습니다. EquaMetrics - RIZM 사용자는 시각적으로 새로운 알고리즘 거래 전략을 수립하고, 해당 전략을 다시 테스트하고, 실제 시장에서 전략을 실행합니다. EquaMetrics는 최근 450 만 달러 상당의 RIZM에 대한 새로운 기금을 발표했습니다. 중개업 - 일부 중개인은 거래자가 자신의 거래 전략을 자동으로 실행하는 거래용 로봇을 만들 수 있습니다.

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의사 결정의 주요 문제는 적절한시기에 적절한 주식을 선택하는 것입니다. 투자를위한 우량주 (대안)를 선택하기 위해서는 종종 모호하고 불확실성 조건을 가지고있는 몇 가지, 때로는 상충되는 기준을 고려하여 한정된 수의 대안을 랭크해야합니다. 따라서 우리는 특별한 MCDM (Multiple Criteria Decision Making) 문제에 직면 해 있습니다. 본 논문의 목적은 주식 포트폴리오의 불확실성에 직면하기 위해 우수한 주식을 선택하기위한 퍼지 전문가 시스템을 개발하고, 테헤란 증권 거래소 (TSE)의 전문가가 포트폴리오 권고에 사용하는 추천 규칙을 모델링하는 것입니다. TSE에서 설계된 퍼지 전문가 시스템을 구현 한 결과는 긍정적이었습니다.

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